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研究了不同损失函数的模型选择问题.讨论了在机器学习领域中具有重要意义的损失函数需满足的一般性条件.在此条件下,以覆盖数作为假设空间的度量,给出不同损失函数对应的机器学习正则化模型的样本误差的上界估计,进一步得到了高效的模型选择方法.
基于不同损失函数的模型选择和正则化学习方法
【摘 要】
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研究了不同损失函数的模型选择问题.讨论了在机器学习领域中具有重要意义的损失函数需满足的一般性条件.在此条件下,以覆盖数作为假设空间的度量,给出不同损失函数对应的机器
【机 构】
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西北大学数学系
【出 处】
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纺织高校基础科学学报
【发表日期】
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2014年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11171272)
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